案例背景

機器視覺技術作為一種集成了圖像處理、機械工程、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術、計算機軟硬件技術等多種技術的綜合性技術，已經(jīng)在工業(yè)制造等領域得到了廣泛應用。根據(jù)要求，我們可以了解到機器視覺技術在不同行業(yè)中的應用情況，以及市場發(fā)展的趨勢。

市場規(guī)模與增長

全球市場

根據(jù)要求，全球機器視覺市場規(guī)模預計將由2018年的589.60億元上升至2023年的900.48億元。這一增長反映了機器視覺技術在各個行業(yè)的廣泛應用，尤其是在消費電子、汽車、半導體和醫(yī)療市場等領域的工業(yè)自動化水平的提升。

中國市場

在中國，機器視覺市場的規(guī)模也在快速增長。預計到2023年，我國機器視覺市場規(guī)模將達到225.56億元。國產(chǎn)機器視覺廠商的銷售額占比逐年提升，從2018年的44.0%提升至2022年的60.0%，預計2023年將達到63.0%。這表明國內企業(yè)在機器視覺領域的競爭力逐漸增強，能夠逐步替代進口產(chǎn)品。

應用領域

標準化檢測場景

機器視覺技術最初主要應用于標準化檢測場景，如消費電子、汽車和半導體等。這些領域對產(chǎn)品的質量和一致性有很高的要求，因此機器視覺技術在這些環(huán)節(jié)中主要運用于產(chǎn)品質量檢測、裝配檢測和包裝檢測等。

非標準化應用

隨著AI技術的發(fā)展，機器視覺的應用場景正在從標準化領域拓展到非標準化應用。例如，Meta發(fā)布的首個圖像分割基礎模型SAM（Segment Anything Model）能夠應用于各種領域，用于查找和分割圖像中的任何對象。這種技術的進步使得機器視覺能夠在更多復雜的非標準化場景中發(fā)揮作用。

技術進步與驅動力

AI技術的發(fā)展

AI技術的發(fā)展為機器視覺提供了更好的深度學習算法，解決了數(shù)據(jù)質量和標注、復雜和多變的環(huán)境、特征學習和識別、實時性和計算資源、模型泛化能力等難點。這些技術的進步使得機器視覺在非標準化場景中的應用成為可能，并有望推動整個行業(yè)迎來新的發(fā)展機遇。

制造業(yè)的發(fā)展

機器視覺技術在制造業(yè)中的應用尤為廣泛。隨著我國制造業(yè)智能化升級轉型、勞動力成本的日益增長等因素的驅動，我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)?？焖僭鲩L。據(jù)統(tǒng)計，我國制造業(yè)增加值達313797.2億元，同比增長17.8%，這為機器視覺技術的發(fā)展提供了強大的市場需求。

機器視覺技術在國內外市場都有著廣闊的發(fā)展前景。隨著AI技術的進步和制造業(yè)的智能化轉型，機器視覺技術的應用領域將繼續(xù)擴大，市場規(guī)模將持續(xù)增長。對于企業(yè)而言，抓住這一機遇，加強技術研發(fā)和市場拓展，將是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關鍵。